Ciência da Computação - TCC - FCI Higienópolis

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Navegando Ciência da Computação - TCC - FCI Higienópolis por Orientador "Coelho, Orlando Bisacchi"

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    TCC
    Litscape: uma ferramenta de visualização dos principais tópicos de conjuntos de artigos científicos através de representações vetoriais de palavras
    Figueiredo, Lucas C. (2021-11-24)

    Faculdade de Computação e Informática (FCI)

    A tarefa de revisão da literatura e o esforço de construção de uma base bibliográfica são atividades inerentes a todo e qualquer trabalho científico. Neste trabalho apresentamos uma maneira de tornar essas tarefas mais eficientes para o pesquisador, através de uma ferramenta que apresenta visualmente as relações entre diferentes documentos de uma coleção de artigos científicos, agrupando-os por similaridade através de uma análise de seus elementos textuais. O desenvolvimento dessa ferramenta decorre de uma exploração e implementação de diversas técnicas e algoritmos dos campos de Aprendizado de Máquina e Deep Learning, dentre as quais estão técnicas baseadas em BERT para a codificação vetorial de palavras.
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    TCC
    Mapeamento sistemático das abordagens éticas na tomada de decisão em navegação autônoma
    Santos, Fernando Gonçalves dos; Targa, Plinio Aristides (2022-06)

    Faculdade de Computação e Informática (FCI)

    Recently, the subject of artificial intelligence has gained considerable relevance in the field of computing thanks to its immense applicability, scalability and potential. In this theme, one of the areas that have been in evidence is that of autonomous vehicles for bringing a revolution in urban mobility, ensuring safety and efficiency in transport. The present study proposes to carry out a systematic mapping of current research on autonomous vehicles, discussing the different ethical approaches related to decision-making in accident situations of these machines
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    TCC
    Reconhecimento de emoções em mineração de argumentos com deep learning
    Salles, Gabriel Tardochi (2022-06)

    Faculdade de Computação e Informática (FCI)

    Como uma das áreas de pesquisa promissoras em Inteligência Artificial, a Mineração de Argumentos fornece maneiras automatizadas para a extração de informações de dados textuais não estruturados gerados no contexto de uma argumentação. Avanços na melhor compreensão das discussões podem facilitar a tomada de decisão baseada em dados, o que significa produtos de maior qualidade e oportunidades reais para aprimorar o bem social. Neste trabalho, nos concentramos na tarefa específica do reconhecimento de emoções granulares em discussões online. Usando técnicas e arquiteturas de Deep Learning, são obtidos resultados um pouco superiores aos já publicados na literatura.